開云網(wǎng)站在科技日新月異的當下，基因編輯技術已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)領域的一顆璀璨明珠。以CRISPR-Cas9為代表的基因編輯技術，自其問世以來，便迅速改變了我們對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的認知。這項技術在美國的上市已不到十年，而如今，它更是與生成式人工智能（AI）結合，宛如給這項技術插上了翅膀，讓它在更多領域展現(xiàn)出潛在的無限可能。 然而，在這光鮮亮麗的外表下，我們不可忽視的是基因編輯技術對人類福祉及生態(tài)平衡的深遠影響。柏林的“未來農(nóng)業(yè)基金會”網(wǎng)站最近發(fā)表了一篇論文，指出了在基因編輯技術迅速發(fā)展的同時，AI系統(tǒng)可能給農(nóng)業(yè)帶來的潛在風險。 AI技術的強大之處在于其能夠通過分析龐大的數(shù)據(jù)集“學習”，在多個領域展現(xiàn)其驚人的應用潛能，包括生物的“語言”。目前，基因組學、轉錄組學和蛋白質(zhì)組學的技術突破，正為AI模型提供豐富的數(shù)據(jù)資源。例如：PlantMWpIDB數(shù)據(jù)囊括了342種植物的1382萬個蛋白質(zhì)序列，PlantExp平臺覆蓋了85種植物總共57.2兆堿基的轉錄組數(shù)據(jù)，而PMhub則致力于188837種植物代謝物的化學特性。這些數(shù)據(jù)庫的建立，吸引了跨國企業(yè)對生物“語言”的強烈興趣，其中不乏全球知名的案例。 大型制藥和農(nóng)業(yè)公司如拜耳、先正達和巴斯夫等，紛紛與專業(yè)的AI企業(yè)建立合作伙伴關系，將AI引入基因工程部門，以提升新作物品種的研發(fā)效率?？频先A農(nóng)業(yè)科技（科爾特瓦）利用谷歌的語言模型BigBird，分析了14種作物的基因組數(shù)據(jù)，預測基因調(diào)控機制。先正達則運用AI模型AgroNT開發(fā)新型基因編輯性狀。此外，巴斯夫與科迪華還與具備AI專利技術的熱帶生物科學合作，利用AI進行基因沉默計算，提升作物抗病能力。 除了大型企業(yè)，越來越多的小型生技公司也不甘落后。例如，美國生技公司Inari利用AI預測啟動子突變對植物特性的影響，并開始開發(fā)矮化玉米品種，目前已在比利時進行田間試驗。而美國的TreeCo則通過AI工具分析21個基因對木材組成的影響，期待降低楊樹的木質(zhì)素含量，加速造紙流程。AI技術的引入不僅提升了CRISPR基因編輯的效率，也使得以下幾個方面變得更加可控： 1. 優(yōu)化靶點選擇：借助AI的分析，科學家能夠從龐大的基因組數(shù)據(jù)中選擇最佳的編輯靶點，以提高CRISPR的精準度； 2. 控制基因表達：利用AI，研究人員不僅可以關閉特定基因，還能通過優(yōu)化啟動子、增強子和上游可轉譯區(qū)（uORF），調(diào)控基因表達，以影響復雜的性狀，如作物的產(chǎn)量； 3. 蛋白質(zhì)再設計：AI優(yōu)化蛋白質(zhì)的結構，開發(fā)出高效碳固定酶Rubisco，從而提升植物的光合作用效率。 盡管AI的引入為基因編輯帶來了許多優(yōu)勢，但也存在不可忽視的潛在風險： 1. 黑箱效應：AI的決策過程往往不透明，增加了基因編輯結果的不確定性； 2. 幻覺現(xiàn)象：AI可能生成錯誤或無法驗證的基因序列； 3. 數(shù)據(jù)偏差：AI的培訓依賴于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)含有錯誤，最終的基因改造結果也可能不可靠。 更令人擔憂的是，AI技術的普及可能降低基因編輯的技術門檻，使得非專業(yè)人士也能夠進行基因改造。這不僅給基因編輯產(chǎn)品的監(jiān)管帶來了挑戰(zhàn)，也可能影響到公共安全。當前，在美國、日本等國家，對于單個基因的編輯（SDN1）被視作非基因改造，因此不需要審核或上市標示，而在歐盟，類似產(chǎn)品的監(jiān)管或許可也在放寬。然而，許多研究指出，這樣的放寬政策可能會導致安全隱患加劇，特別是當AI技術的應用可能導致更高的風險時。 AI與基因工程的結合，確實可能加劇監(jiān)管漏洞，使得不安全的植物產(chǎn)品流入市場?？蒲腥藛T可能利用AI設計出高毒性的作物，在缺乏嚴謹監(jiān)管的情況下，這些作物將可能不經(jīng)過安全測試便上市。為了確保AI驅動的基因改造產(chǎn)品的安全，必須采取以下措施： 1. 維持嚴格監(jiān)管：要求所有AI設計的基因改造作物接受全面的風險評估； 2. 強化可追溯性與可逆性：保障基因改造生物的可追溯性，確保在發(fā)現(xiàn)問題時可及時撤回； 3. 建立國際管控機制：防止高風險生物技術的濫用，及時對潛在的生物安全威脅進行評估； 4. 推動獨立研究：應提供資金支持AI基因工程的相關風險研究，確保長期的生態(tài)與健康安全。 除了基因編輯技術的迅猛發(fā)展，農(nóng)業(yè)數(shù)字化也成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的趨勢，近年，許多機構積極推動數(shù)字科技在農(nóng)業(yè)中的應用，以期提高農(nóng)業(yè)韌性。但是，歷史經(jīng)驗告訴我們，任何新科技都可能帶來潛在的缺點。因此，農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的關鍵在于深入評估其帶來的影響，尤其是在數(shù)據(jù)的采集和使用上。 在農(nóng)業(yè)數(shù)字化方面，大型農(nóng)業(yè)公司和科技巨頭正在積極探索新的商業(yè)模式，通過數(shù)字工具推動農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的轉型。這些新的數(shù)字化工具被用于創(chuàng)建自動化農(nóng)業(yè)機械、無人機合作以及數(shù)據(jù)的存儲和分析。科技公司則投資農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，與企業(yè)合作，以占據(jù)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的主動權。然而，從長遠來看，這些數(shù)字科技并不一定無害，因為它們在礦物資源、能源、土地和水等方面的環(huán)境影響不容小覷。政府機構應警惕科技企業(yè)的商業(yè)模式對農(nóng)業(yè)可能產(chǎn)生的負面影響，尤其是對小農(nóng)經(jīng)濟的威脅。在農(nóng)業(yè)數(shù)字轉型中，農(nóng)民的自主權和小規(guī)模農(nóng)業(yè)的生存空間都可能受到侵害。 中提出了六項質(zhì)疑，希望引發(fā)對數(shù)字科技經(jīng)濟模式的深入思考： 1. 科技企業(yè)的商業(yè)模式本質(zhì)是什么，目標為何？ 2. 為什么數(shù)字基礎設施和數(shù)據(jù)所有權是如此關鍵？ 3. 政府在推動食品和農(nóng)業(yè)數(shù)字化方面的責任何在？ 4. 食品和農(nóng)業(yè)數(shù)字化所潛藏的環(huán)境和社會影響是什么？ 5. 農(nóng)小企業(yè)、人群和地方性食品生產(chǎn)者的利益由誰來保障？ 6. 食品和農(nóng)業(yè)的哪些方面更適合應用數(shù)字技術？ 在我們深入探討AI與基因編輯技術的應用及其潛在風險時，如何實現(xiàn)生態(tài)農(nóng)業(yè)與新科技的有機結合同樣是一個亟待解決的問題。自1928年首次提出“農(nóng)業(yè)生態(tài)學”這個概念以來，這一領域已有了顯著的發(fā)展。現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)的核心在于減少對外界資源的依賴，建立功能性生物多樣性、韌性和生態(tài)效率。聯(lián)合國氣候變化專門委員會的指出，生態(tài)農(nóng)業(yè)具有提升糧食系統(tǒng)韌性的潛力，并能支持長期的生產(chǎn)力。因此，其在保障糧食安全和維護生態(tài)平衡方面扮演著不可或缺的角色。 然而，當前不少公司和政府大力推廣的“農(nóng)業(yè)4.0”，強調(diào)投資和開發(fā)如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術，這是否真的符合生態(tài)農(nóng)業(yè)的核心理念？針對生態(tài)農(nóng)業(yè)如何與新技術結合，英國的食農(nóng)與技術組織進行了一項深入的討論，匯總了來自多個與生態(tài)農(nóng)業(yè)相關的社群與農(nóng)民的意見。 這項討論的核心在于技術的選擇和應用，農(nóng)業(yè)技術的創(chuàng)新應當支持生態(tài)農(nóng)業(yè)，而不是對其造成威脅。中提到，數(shù)字技術對于生態(tài)農(nóng)業(yè)的適宜性存在一定爭議，參與者對于技術的反饋不同。在關于數(shù)字通信與供應鏈創(chuàng)新的問題上，多數(shù)參與者認為是適合和必要的，而在針對水耕和化學合成物的應用上，高達80%的受訪者表示反對?？梢钥闯觯瑢π录夹g的慎重態(tài)度反映出生態(tài)農(nóng)業(yè)對保持生物多樣性與生態(tài)平衡的關注。 在政策方面，《生態(tài)農(nóng)業(yè)智能》提出了幾項建議： 1. 建立連貫的政策框架，將生態(tài)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與高科技農(nóng)業(yè)放置在平等地位； 2. 農(nóng)業(yè)技術創(chuàng)新應以“整體系統(tǒng)”為方法，強調(diào)生態(tài)管理的重要性； 3. 技術的開發(fā)應主要為公共利益服務，確保生產(chǎn)健康糧食的同時，著重于短供應鏈； 4. 所有技術的開發(fā)和實施應具備透明的審查機制； 5. 建立一個與農(nóng)業(yè)生態(tài)學相符的技術知識中心，以促進技術的適宜應用。 總結而言，AI技術的引入將如何影響基因編輯與生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，尚需深入的思考與研究。如何謹慎而有意識地利用科技發(fā)展，將是未來農(nóng)業(yè)能否實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要挑戰(zhàn)。未來的創(chuàng)新應當支持生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，而非取而代之。以此，我們才能建立起更加健康、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)體系，維護生物多樣性和生態(tài)平衡。